Жасалма интеллект жана жаңы төрөлгөн балдардын кулагынын деформациясынын диагностикасы: медицинадагы жаңы кадам
🔍 Почему это важно?
Деформации ушной раковины встречаются у 20–50% новорождённых, и их своевременное выявление критично для успешной коррекции. Методика безоперационного исправления (ушное формирование) наиболее эффективна в первые 2–3 месяца жизни, пока хрящи остаются пластичными.
Однако диагностика подобных состояний до сих пор остаётся субъективной и требует опыта. Неонатологи и педиатры не всегда имеют достаточную подготовку, что приводит к недооценке или пропуску аномалий.
Новое исследование, опубликованное в eClinicalMedicine, представляет автоматизированную систему диагностики врождённых деформаций уха, использующую искусственный интеллект и фотографии со смартфона. Эта технология позволяет оперативно выявлять аномалии, минимизируя влияние человеческого фактора.
📡 Как работает система?
Исследователи из Fudan University разработали мобильное приложение, анализирующее фото ушных раковин новорождённых с помощью глубоких нейросетей.
✔️ Обучено на более чем 4000 изображениях ушей детей из различных медицинских центров ✔️ Использует YOLO-модель для точного выделения уха на снимке ✔️ Классифицирует деформации с помощью ResNet50 – одной из лучших нейросетей для анализа изображений
🔍 Какие аномалии оно выявляет?
🔹 “Лопоухость” (lop ear) 🔹 “Ухо эльфа” (Stahl’s ear) 🔹 Деформации завитка (helical deformities) 🔹 Сужение ушной раковины (cup/constricted ear) 🔹 Микротия (microtia)
📊 Насколько точен искусственный интеллект?
💡 Сравнение с врачами
🔹 AI достиг точности 83–85% в шести-классовой классификации и 94–98% в бинарном анализе (“норма” vs. “аномалия”) 🔹 Эксперты показали точность 70–80%, а младший медицинский персонал – 45–65% 🔹 Нейросеть превзошла врачей в некоторых задачах по точности диагностики
💡 Тестирование на данных из разных регионов Китая (Шанхай, Синьцзян, Гуйчжоу, Фуцзянь) подтвердило высокую обобщаемость модели.
🛠️ Применение в клинической практике
✅ Автоматизированный скрининг в родильных домах → раннее выявление и контроль динамики состояния ✅ Удалённая диагностика → возможность консультирования родителей без визита в клинику ✅ Мониторинг эффективности лечения → оценка прогресса при формировании уха
🔮 Будущее технологии
🚀 Интеграция в телемедицинские платформы 🚀 Развитие моделей прогнозирования успешности лечения 🚀 Дальнейшее обучение нейросети на международных данных для повышения точности
🔎 Как это меняет медицину?
☑️ Искусственный интеллект делает диагностику ушных деформаций доступной и объективной ☑️ Автоматизированные системы помогают врачам быстрее выявлять аномалии ☑️ AI может значительно повысить эффективность раннего лечения
